AI能有多可怕？

盡管現在很多人認為，人工智能會(huì )取代白領(lǐng)工作的觀(guān)點(diǎn)不過(guò)是夸張罷了。但如今，如果我們單純從會(huì )計行業(yè)的角度來(lái)看，其實(shí)人工智能大有取代這一行業(yè)的趨勢。

(資料圖)

可能僅僅一個(gè)插件，就能讓幾乎所有金融學(xué)、會(huì )計學(xué)的學(xué)生失業(yè)，讓苦讀CFA、CPA的職場(chǎng)人失去奮斗的目標。

現在，有人發(fā)現，一個(gè)名為Code Interpreter的ChatGPT插件，可以將用戶(hù)上傳的文件提取數據，然后通過(guò)Python來(lái)理解和分析其中的數據。

聽(tīng)起來(lái)這并不復雜對不對？但這卻基本上就是全球的財務(wù)工作者的所有工作。如果加上標準的格式，例如財務(wù)報表的格式，用數據填充這些表格，再加上分析，那么，Code Interpreter就可以取代大部分財務(wù)工作。未來(lái)，公司不用花大價(jià)錢(qián)聘請專(zhuān)業(yè)的財務(wù)工作者，Code Interpreter分析一份文件所需的成本可能只要0.1美元。

其實(shí)，會(huì )計師們已經(jīng)使用AI技術(shù)很多年。但大規模語(yǔ)言模型、生成式AI還沒(méi)有滲透到這一行業(yè)之中。但如今，隨著(zhù)ChatGPT的問(wèn)世，這一情況出現了變化。

Code Interpreter是怎么進(jìn)行財務(wù)分析的呢？

有用戶(hù)嘗試將一家公司的總賬目上傳到Code Interpreter插件中，插件很快意識到這是一個(gè)總賬，然后編寫(xiě)了五個(gè)代碼塊進(jìn)行識別和整理。

它對數據進(jìn)行分類(lèi)，并準備好讓用戶(hù)在大約10秒內向它提問(wèn)，與之相比，如果要拿到同樣的結果，會(huì )計師最快也需要一整天的工作才能完成。

用戶(hù)可以在插件整理完總賬數據后，要求這一插件做一些圖表，例如每周交易量等。插件同時(shí)還會(huì )做一些簡(jiǎn)單的風(fēng)險檢查，比如說(shuō)，如果有一周的交易量出現異常，會(huì )向用戶(hù)發(fā)出提醒。Code Interpreter完成這一切也只需要大約10秒時(shí)間，遠遠快于專(zhuān)業(yè)金融人士的工作速度。

這還不是最酷炫的。

Code Interpreter還能夠迅速通過(guò)對比三張財務(wù)報表，向用戶(hù)提供重要財務(wù)比率。

但是，有一點(diǎn)是Code Interpreter做不到的，就是人們在錄入數據的時(shí)候，如果不按照規范錄入，而只是按照自己習慣的方式錄入的話(huà)，人工智能可能會(huì )不明白數據的含義，從而給出錯誤的結論。但如果用戶(hù)向插件指出錯誤，插件能夠立刻意識到問(wèn)題所在并進(jìn)行修改。

此外，如果讓插件分析的文件數越來(lái)越多，插件就會(huì )顯得吃力，錯誤也會(huì )越來(lái)越多。因此，據現在的用戶(hù)總結來(lái)看，這一插件能夠完成大約90%的財務(wù)工作，剩下10%依然需要人工。只不過(guò)，這10%已經(jīng)不像是會(huì )計或者金融分析師的工作，更像是數據工程師的工作。

在最近的AI大潮中被人們忽視的一條消息是，OpenAI的最大競爭對手Anthropic在今年4月宣布，它需要10億美元來(lái)構建“Claude-Next”，這將比GPT-4強大10倍，而根據業(yè)內人士的分析，這一新的平臺性能可能比GPT-4提高了50倍。

如果這不是噱頭，而是事實(shí)，可能包括財務(wù)工作在內的所有白領(lǐng)工作都將會(huì )被顛覆。

風(fēng)險提示及免責條款 市場(chǎng)有風(fēng)險，投資需謹慎。本文不構成個(gè)人投資建議，也未考慮到個(gè)別用戶(hù)特殊的投資目標、財務(wù)狀況或需要。用戶(hù)應考慮本文中的任何意見(jiàn)、觀(guān)點(diǎn)或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。

關(guān)鍵詞：